基于遺傳算法的多階段動態批量生產問題研究

東 博，朱小林

(上海海事大學物流研究中心， 上海201306)

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基于遺傳算法的多階段動態批量生產問題研究

東 博，朱小林

(上海海事大學物流研究中心， 上海201306)

在生產系統的供應鏈中，有已有制造線和再制造線兩個階段，合理安排兩個階段的生產計劃是實現成本最小化的關鍵。考慮庫存費用、制造全新產品數量和再制造產品數量的因素下，建立面向再制造線和已有制造線兩階段的動態批量生產成本優化模型，針對這一模型設計了自適應遺傳算法并結合實際案例對問題求解，給出了合理的生產計劃，實驗表明:該遺傳算法對解決多產品的動態批量問題有良好效果。

再制造；動態批量生產；自適應遺傳算法

0 引 言

隨著社會的發展，人們的環境意識越來越高，環境保護政策也頒布了許多。很多企業通過產品回收這一過程，來降低產品對環境造成的破壞；另外，考慮到經濟性，越來越多的企業在參與產品回收過程中，對回收產品進行再制造，獲得額外價值以及更高的利潤。在整個供應鏈里，再制造就是一項回收活動，對回收的產品重新利用或者重新制造，可以得到與新產品相同性能的再制造產品，這些產品同樣可以滿足客戶的需求，這樣不但降低制造成本還獲得比較豐厚的利潤。

但是對于企業來講，將現有的生產系統和再制造進行結合，最關鍵的是獲得最大利潤。

文獻[1]中以前研究生產問題時，沒有考慮過產品回收這一項，而現在很多研究人員開始考慮了產品回收這一項，并將此項和整個生產計劃進行結合；……